NumPy
The fundamental package for scientific computing with Python
D&I Grant from CZI
Including NumPy, SciPy, Matplotlib and Pandas

Powerful N-dimensional arrays
Fast and versatile, the NumPy vectorization, indexing, and broadcasting concepts are the de-facto standards of array computing today.

Numerical computing tools
NumPy offers comprehensive mathematical functions, random number generators, linear algebra routines, Fourier transforms, and more.

Interoperable
NumPy supports a wide range of hardware and computing platforms, and plays well with distributed, GPU, and sparse array libraries.

Performant
The core of NumPy is well-optimized C code. Enjoy the flexibility of Python with the speed of compiled code.

Easy to use
NumPy’s high level syntax makes it accessible and productive for programmers from any background or experience level.

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【ENTFEUCHTUNGSMENGE】 Entfeuchtungskapazität von ca. 300 ml pro Tag mit einer maximalen Wassertankkapazität von 800 ml. 【LEISE BETRIEB】 Aus sicherem und umweltfreundlichem Kunststoffmaterial für dauerhaften Gebrauch. Tragbar und leicht, leises Design, wird Sie nachts nicht unterbrechen, geringer Energieverbrauch und effizient arbeiten. 【AUTO ABSCHALTEN】 Entworfen mit einer automatischen Abschaltfunktion, die aktiviert wird, wenn der Wassertank voll ist. Leeren Sie einfach den Wassertank mit dem benutzerfreundlichen Auslass und legen Sie ihn wieder in den Entfeuchter. 【ANWENDUNGEN】 Geeignet für Zuhause, Küche, Bad, Schlafzimmer, Kleiderschrank, Wohnwagen, Garage, Schrank, Büro, Keller usw. 【100% SERVICE】Wenn Sie über die Qualität des Produkts verwirrt sind oder andere Fragen haben, können Sie uns eine E-Mail senden und wir werden Ihnen eine zufriedenstellende Antwort geben. Produktbeschreibungen Dieser tragbare kleine Luftentfeuchter für den Haushalt ist leicht, nimmt nicht viel Wohnraum ein und ist bequem zu bedienen. Er kann Ihren täglichen Entfeuchtungsbedarf, Komfort und Gesundheit in jeder Ecke effektiv decken. Verbessern Sie die Umweltqualität und machen Sie Ihr Zuhause komfortabler und jeden Moment gesünder.Produktinformation:Größe: 23 * 16 * 14 cmNutzungsbereich: 10-20 QuadratmeterTägliche Entfeuchtungsmenge: 300mlFassungsvermögen des Wassertanks: 800mlNettogewicht des Produkts: 1kgNennspannung: 100-240VNennfrequenz: 50 (Hz)Nennleistung: 25 (W)Netzkabellänge: 1,58 mPackliste:Luftentfeuchter * 1Bedienungsanleitung*1Netzteil*1Anmerkungen:1. Aufgrund des Unterschieds von Licht und Bildschirm kann die Farbe des Produkts geringfügig vom Bild abweichen.2.Wenn Sie Fragen haben oder Hilfe benötigen, zögern Sie bitte nicht, eine E-Mail zu schreiben, um uns zu kontaktieren. Wir werden Ihnen innerhalb von 24 Stunden antworten. Haushalt Mini Elektrischer Luftentfeuchter Tragbarer 800 ml Luft Küche, Haushalt Wohnen => Heizen Kühlen => Luftentfeuchter Best Quality With Free Shipping YUNLAN Silikonkörperbürste Langer Griff Rückseite Pinsel Epferer Louisville-Jefferson County Mall Largest Collection YUNLAN Silikonkörperbürste Langer Griff Rückseite Pinsel Epferer you can even do things the traditional way and come to collect your purchase at one of our showrooms. the choice is completely up to you.
Open source
Distributed under a liberal BSD license, NumPy is developed and maintained publicly on GitHub by a vibrant, responsive, and diverse community.

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  • Besonders komfortables und entspannendes Massagedesign, langer Griff kann der lange Griff leicht schwierige Bereiche schrubben und reinigen.
  • Hochwertiges weiches Silikonmaterial, leicht zu reinigen, schnell trocknend und hygienisch.
  • Das runde Loch darf danach aufgehängt werden, damit er leicht an jedem Haken gespeichert werden kann, wenn er nicht verwendet wird.
  • Die Temperaturbeständigkeit von Silikonharz beträgt zwischen -40 ~ 464 , keine Verformung, keine verblassende, lange Lebensdauer, eine gute Badewohnung, geeignet für alle Ihre Familienmitglieder.
  • ★ Kaufen Sie mit Vertrauen - wir sind fest davon überzeugt, dass es bei unseren Produkten kein Problem gibt. Wenn Sie mit unseren Produkten nicht zufrieden sind. Bitte zögern Sie nicht, uns per E-Mail zu kontaktieren, wir werden das Problem so schnell wie möglich für Sie lösen
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Produktbeschreibungen

Farbe:Gray

Detail
Farbe: Minzgrün
Farbe: grün, rosa, grau
Größe: ca. 15 * 3 Zoll
Länge der Silikonzähne: ca. 1,38 Zoll
Hauptmaterial: Lebensmittelqualität Bio-Silizium, Stahl

Lieferinhalt:
1 x Badbürste

  • Nearly every scientist working in Python draws on the power of NumPy.

    NumPy brings the computational power of languages like C and Fortran to Python, a language much easier to learn and use. With this power comes simplicity: a solution in NumPy is often clear and elegant.

    Quantum Computing Statistical Computing Signal Processing Image Processing Graphs and Networks Astronomy Processes Cognitive Psychology
    QuTiP Pandas SciPy Scikit-image NetworkX AstroPy PsychoPy
    PyQuil statsmodels PyWavelets OpenCV graph-tool SunPy
    Qiskit Xarray python-control Mahotas igraph SpacePy
    Seaborn PyGSP
    Bioinformatics Bayesian Inference Mathematical Analysis Chemistry Geoscience Geographic Processing Architecture & Engineering
    BioPython PyStan SciPy Cantera Pangeo Shapely COMPAS
    Scikit-Bio PyMC3 SymPy MDAnalysis Simpeg GeoPandas City Energy Analyst
    PyEnsembl ArviZ cvxpy RDKit ObsPy Folium Sverchok
    ETE emcee FEniCS Fatiando a Terra
  • NumPy's API is the starting point when libraries are written to exploit innovative hardware, create specialized array types, or add capabilities beyond what NumPy provides.

    Array Library Capabilities & Application areas
    Dask Distributed arrays and advanced parallelism for analytics, enabling performance at scale.
    CuPy NumPy-compatible array library for GPU-accelerated computing with Python.
    JAX Composable transformations of NumPy programs: differentiate, vectorize, just-in-time compilation to GPU/TPU.
    Xarray Labeled, indexed multi-dimensional arrays for advanced analytics and visualization
    Sparse NumPy-compatible sparse array library that integrates with Dask and SciPy's sparse linear algebra.
    PyTorch Deep learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.
    TensorFlow An end-to-end platform for machine learning to easily build and deploy ML powered applications.
    MXNet Deep learning framework suited for flexible research prototyping and production.
    Arrow A cross-language development platform for columnar in-memory data and analytics.
    xtensor Multi-dimensional arrays with broadcasting and lazy computing for numerical analysis.
    XND Develop libraries for array computing, recreating NumPy's foundational concepts.
    uarray Python backend system that decouples API from implementation; unumpy provides a NumPy API.
    tensorly Tensor learning, algebra and backends to seamlessly use NumPy, MXNet, PyTorch, TensorFlow or CuPy.
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    NumPy lies at the core of a rich ecosystem of data science libraries. A typical exploratory data science workflow might look like:

    For high data volumes, Dask and Ray are designed to scale. Stable deployments rely on data versioning (DVC), experiment tracking (MLFlow), and workflow automation (Airflow and Prefect).

  • NumPy forms the basis of powerful machine learning libraries like scikit-learn and SciPy. As machine learning grows, so does the list of libraries built on NumPy. TensorFlow’s deep learning capabilities have broad applications — among them speech and image recognition, text-based applications, time-series analysis, and video detection. PyTorch, another deep learning library, is popular among researchers in computer vision and natural language processing. MXNet is another AI package, providing blueprints and templates for deep learning.

    Statistical techniques called ensemble methods such as binning, bagging, stacking, and boosting are among the ML algorithms implemented by tools such as XGBoost, LightGBM, and CatBoost — one of the fastest inference engines. Yellowbrick and Eli5 offer machine learning visualizations.

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    NumPy is an essential component in the burgeoning Python visualization landscape, which includes Matplotlib, Seaborn, Plotly, Altair, Bokeh, Holoviz, Vispy, Napari, and PyVista, to name a few.

    NumPy’s accelerated processing of large arrays allows researchers to visualize datasets far larger than native Python could handle.

CASE STUDIES